被動(dòng)源反射地震勘探研究進(jìn)展

阮小敏，陳明春，劉振東，王志輝，徐志伍，陳 淼，張新港

1 中國(guó)地質(zhì)科學(xué)院，北京100037

2 中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局中國(guó)地質(zhì)科學(xué)院 地球深部探測(cè)中心，北京100037

3 中石化石油工程地球物理有限公司 南方分公司，成都610016

0 引 言

地震勘探是地下結(jié)構(gòu)探測(cè)和研究的關(guān)鍵方法，其中主動(dòng)源是人工激發(fā)震源，其激發(fā)時(shí)刻和位置是精確已知的，信噪比高，但施工復(fù)雜，勘探成本高.而另一類被動(dòng)源探測(cè)方法，無需人工激發(fā)震源，而是通過固定位置的地震儀臺(tái)站或檢波器等，在一段時(shí)間內(nèi)連續(xù)接收天然噪聲信號(hào)，然后利用地震干涉從背景噪聲記錄中提取波場(chǎng)傳播信號(hào)（Campillo and Paul, 2003; Shapiro et al., 2005; Wapenaar and Fokkema, 2006）.傳統(tǒng)上，被動(dòng)源地震是開展大尺度地殼和巖石圈結(jié)構(gòu)成像、反演地球深部物性的主要手段（Bensen et al., 2007）.近年來，被動(dòng)源地震方法以其綠色環(huán)保、采集成本低、數(shù)據(jù)重構(gòu)靈活性高和低頻信息豐富等優(yōu)點(diǎn)，在勘探地震領(lǐng)域受到越來越多的關(guān)注（Chamarczuk et al., 2022; Cheraghi et al., 2017）.

體波成像和面波成像是利用被動(dòng)源地震勘探的基本方法.總的來說，由于面波傳播距離遠(yuǎn)、衰減慢、能量大，利用噪聲干涉法提取面波更容易，因此能夠反演地下橫波速度結(jié)構(gòu)的面波勘探方法獲得了更廣泛應(yīng)用（Chen et al., 2022; Hu et al., 2022;Le Feuvre et al., 2015; Xia, 2014）.體波信號(hào)相對(duì)較弱，從背景噪聲中提取體波具有一定挑戰(zhàn)性，但是體波具有更高的頻率，考慮體波成分可以提高地下結(jié)構(gòu)成像的分辨率（Nakata et al., 2015）.從被動(dòng)源數(shù)據(jù)中提取體波記錄進(jìn)行反射波地震勘探，由于其成本相對(duì)較低，且能克服工區(qū)無法放炮問題和易于實(shí)施等優(yōu)勢(shì)，近些年成為了研究熱點(diǎn)，并在地質(zhì)環(huán)境復(fù)雜、散射較為嚴(yán)重的工區(qū)獲得了較好效果，比如金屬礦集區(qū)的勘探（Chamarczuk et al., 2022;Cheraghi et al., 2015; 劉國(guó)峰等, 2021; Olivier et al.,2015）、CO封存點(diǎn)四維動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)（Boullenger et al., 2015; Cheraghi et al., 2017）、 油 氣 勘 探（Draganov et al., 2009, 2013)和煤田勘探（Ning et al., 2021）等領(lǐng)域.

反射地震勘探中的高品質(zhì)成像離不開高品質(zhì)的原始炮集，不同于主動(dòng)源激發(fā)的高信噪比炮集數(shù)據(jù)，基于被動(dòng)源連續(xù)噪聲信號(hào)構(gòu)建的虛擬炮集往往質(zhì)量不高，在實(shí)際應(yīng)用中面臨諸多技術(shù)挑戰(zhàn).比如：地下實(shí)際震源數(shù)量有限且分布不均勻，使得干涉法計(jì)算得到的虛擬炮記錄中出現(xiàn)虛假反射；地表檢波器接收到的實(shí)際背景噪聲場(chǎng)往往主要受控于面波能量，反射體波則屬于弱信號(hào)；大量檢波器長(zhǎng)時(shí)間觀測(cè)的海量數(shù)據(jù)導(dǎo)致的計(jì)算和存儲(chǔ)瓶頸等.針對(duì)這些挑戰(zhàn)，近年來人們對(duì)被動(dòng)源反射波勘探成像開展方法研究并取得一些進(jìn)展，主要集中在不同干涉算法如何更好地重構(gòu)虛擬炮集，從面波主導(dǎo)的背景噪聲記錄中有效甄別和提取反射信號(hào)，以及被動(dòng)源原始數(shù)據(jù)預(yù)處理、虛擬炮集多次波壓制和直接偏移成像等方面.最后通過幾個(gè)實(shí)例了解被動(dòng)源反射地震勘探的應(yīng)用現(xiàn)狀，并對(duì)將來的研究前景進(jìn)行簡(jiǎn)單展望.

1 地震干涉法重構(gòu)虛擬炮集

地震干涉（seismic interferometry）是指通過對(duì)原始地震信號(hào)進(jìn)行干涉合成新記錄，新記錄保留了原始信號(hào)中相關(guān)性高的目標(biāo)響應(yīng)、并且能反映原始信號(hào)中所不具有的一些重要特征，比如地震干涉被廣泛用在背景噪聲面波成像、震源定位、多次波成像等諸多方面（Shapiro et al., 2005; Snieder and Vrijlandt, 2005; Wapenaar et al., 2004）.通過對(duì)被動(dòng)源噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行地震干涉計(jì)算，可得到類似主動(dòng)源激發(fā)的炮集記錄，稱之為被動(dòng)源的虛擬炮集或擬炮集，而虛擬炮集的質(zhì)量直接決定著最終反射剖面的成像效果，因此地震干涉法對(duì)被動(dòng)源反射地震勘探而言十分關(guān)鍵.

1.1 地震干涉法的提出與發(fā)展

地震干涉技術(shù)的基本原理是通過對(duì)兩個(gè)檢波點(diǎn)接收到的地震記錄做一定的數(shù)學(xué)運(yùn)算（互相關(guān)、反褶積、互相干等），提取這兩個(gè)檢波點(diǎn)間的格林函數(shù)，得到其中一個(gè)檢波點(diǎn)為新的虛擬震源，另一個(gè)檢波點(diǎn)接收的模擬地震記錄（圖1）.該方法由Claerbout最早提出（Claerbout,1968），他闡述了通過地下埋藏震源產(chǎn)生的地震記錄的自相關(guān)來求取地表格林函數(shù)的過程.Cole（1995）則嘗試通過計(jì)算實(shí)測(cè)被動(dòng)源數(shù)據(jù)來合成反射記錄.Rickett和Claerbout（1999）將相關(guān)法推廣到多維模型，并且稱之為日光成像方法.Schuster在2001年的EAGE會(huì)議上，正式將該方法命名為地震干涉技術(shù)，并對(duì)被動(dòng)源地震數(shù)據(jù)進(jìn)行虛擬炮記錄合成、偏移成像等，且取得了較好的效果（Schuster, 2001; Schuster et al., 2004）.Wapenaar等（2004）、Wapenaar和 Fokkema（2006）用積分理論和互易定理進(jìn)行了嚴(yán)格的理論推導(dǎo)，證明了地震干涉技術(shù)在不同的非衰減介質(zhì)和不同的震源條件下均成立.

圖1 地震干涉示意圖（修改自Schuster, 2009）Fig.1 Seismic interferometry schematic diagram (modified from Schuster, 2009)

圖2 封閉區(qū)域模型的地震干涉（Wapenaar and Fokkema,2006）.格 林函數(shù)(xA,xB,ω)可由觀測(cè)點(diǎn) x A、xB和沿著邊界? D 的 震源 x積分的互相關(guān)獲得Fig.2 Seismic interferometry model enclosed by boundary(Wapenaar and Fokkema, 2006) Green's function(xA,xB,ω)can be obtained by cross-correlating the observations at x AandxB and integrating along source coordinate x at?D

實(shí)際應(yīng)用時(shí)通常對(duì)式（1）進(jìn)行近似：（1）?

D

邊界之外是均勻介質(zhì)；（2）遠(yuǎn)場(chǎng)近似；（3）圍繞的介質(zhì)參數(shù)均勻變化（Wapenaar and Fokkema,2006）.經(jīng)過近似后，所得的重構(gòu)兩個(gè)檢波點(diǎn)之間的格林函數(shù)公式為：

當(dāng)?

D

是一個(gè)球面，并且半徑非常大時(shí)，公式（2）是比較精確的，不過當(dāng)?

D

是有限的時(shí)候，這些近似就會(huì)造成振幅上的誤差（Ramírez and Weglein, 2009），但是并不影響相位，所以公式（2）在誤差可接受的范圍內(nèi)仍適用于地震干涉方程（Thorbecke and Draganov, 2011）.該方程也由Derode等（2003）通過物理推理的方式得到.

地震干涉法的提出深化了對(duì)地震波傳播規(guī)律的認(rèn)識(shí)，很多方法都借助于地震干涉技術(shù)而提出或完善，大大豐富了地震學(xué)的理論與應(yīng)用研究.一是基于背景噪聲的研究.Shapiro等（2005）通過互相關(guān)方法提取出美國(guó)加州地震臺(tái)站的瑞利波群速度頻散曲線，發(fā)現(xiàn)反演得到的速度結(jié)構(gòu)模型與研究區(qū)的構(gòu)造特性對(duì)應(yīng)關(guān)系較好，開啟了背景噪聲無源成像的應(yīng)用時(shí)代.隨后，利用背景噪聲成像研究巖石圈速度結(jié)構(gòu)呈爆發(fā)式增長(zhǎng)（Bensen et al., 2007; Ritzwoller, 2009）.二是基于大地震尾波干涉研究.Snieder（2004, 2006）在總結(jié)前人工作基礎(chǔ)上提出了大地震尾波干涉理論，進(jìn)一步完善了地震干涉法理論.他們通過對(duì)地震臺(tái)站記錄的大地震尾波進(jìn)行互相關(guān)，用來推斷介質(zhì)參數(shù)隨時(shí)間的變化情況，即可實(shí)現(xiàn)面向目標(biāo)介質(zhì)的連續(xù)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè).尾波干涉法在震源定位（Snieder and Vrijlandt, 2005）、地震活動(dòng)（Peng and Ben-Zion, 2006）、火山監(jiān)測(cè)（Brenguier et al., 2008）、冰川活動(dòng)（Jonsdottir et al.,2013）、地震波速動(dòng)態(tài)變化（Wegler and Sens-Sch?nfelder, 2007）等研究領(lǐng)域中都有著廣泛的應(yīng)用.

近些年人們又在常規(guī)的地震干涉法基礎(chǔ)上發(fā)展出了地震超越干涉法（Beyond Seismic Interferometry），該方法突破了傳統(tǒng)地震干涉法對(duì)于虛擬震源必須置于檢波器位置的限制，可實(shí)現(xiàn)虛擬震源或檢波器在地下介質(zhì)的任意位置分布.Broggini和Snieder（2012）首先將地震超越干涉法的Marchenko成像引入地球物理領(lǐng)域，其本質(zhì)是通過虛源點(diǎn)與地表之間的直達(dá)波記錄和地表反射響應(yīng)反演得到上下行格林函數(shù).Broggini等（2012）、Wapenaar等（2013）將該方法擴(kuò)展到二維和三維，能夠在無需了解上覆介質(zhì)構(gòu)造的情況下，基于一個(gè)宏觀的非精確模型就可對(duì)目標(biāo)區(qū)域的介質(zhì)進(jìn)行精細(xì)成像.Marchenko成像方法在多次波壓制（Meles et al., 2015）、數(shù)據(jù)重構(gòu)（靳中原等，2017）等方面有諸多應(yīng)用，該方法也可被擴(kuò)展到被動(dòng)源數(shù)據(jù)，直接面向目標(biāo)成像，避免檢索炮集中的層間多次波影響（Jin, 2020）.

1.2 地震干涉法在勘探中的應(yīng)用

地震干涉法的提出不僅極大促進(jìn)了天然地震學(xué)的研究，對(duì)勘探地震領(lǐng)域也有重大理論和實(shí)際意義.比如在主動(dòng)源地震勘探中，復(fù)雜的近地表如風(fēng)化帶、推覆體、小斷塊等通常制約著地下構(gòu)造的精確成像，常規(guī)的勘探技術(shù)手段已經(jīng)很難滿足實(shí)際生產(chǎn)的需要.而地震干涉法可以通過逆時(shí)重構(gòu)將井下檢波器變?yōu)樘摂M震源從而避免復(fù)雜近地表的影響，間接地達(dá)到面向目標(biāo)成像的目的，提高了地震資料的信噪比和分辨率.由于這一過程中，不需要震源或地震子波的相關(guān)信息，該方法又稱作“虛源法”（圖3）.2004年，Calvert首次提出該方法（Calvert et al., 2004），隨后被陸續(xù)用于實(shí)際的VSP剖面（Bakulin and Calvert, 2006）、OBC數(shù)據(jù)（Gaiser and Vasconcelos, 2010）和 OBS數(shù)據(jù)（Carrière and Gerstoft, 2013）等勘探實(shí)踐.

圖3 虛源法試驗(yàn)（曹輝等，2012）.（a）地表激發(fā)、井中接收；（b）虛源構(gòu)建后的觀測(cè)系統(tǒng)，消除了近地表復(fù)雜條件對(duì)波場(chǎng)的透射影響Fig.3 Virtual source method experiments (Cao et al., 2012).(a) The sources are fired on the surface, and the receivers are located in the borehole; (b) Acquisition geometry after virtual source construction, removing the effects of the complicated near surface

對(duì)于因?yàn)榄h(huán)保、成本等因素限制而無法實(shí)施主動(dòng)源地震激發(fā)的勘探區(qū)域，被動(dòng)源方法可以較好地填補(bǔ)這些區(qū)域地下結(jié)構(gòu)成像的空白.被動(dòng)源勘探采集的背景噪聲信號(hào)粗看或許雜亂無章，但地震干涉法能夠變無序?yàn)橛行颍茨軌驈谋尘霸肼曋兄貥?gòu)有效的地震波場(chǎng)并使之成像，進(jìn)而推斷地下地質(zhì)構(gòu)造或監(jiān)測(cè)儲(chǔ)層變化等.自從 Wapenaar 等（2004）、Wapenaar和Fokkema（2006）對(duì)被動(dòng)源地震干涉法在3D非均勻介質(zhì)下進(jìn)行嚴(yán)格的理論推導(dǎo)以來，被動(dòng)源地震干涉技術(shù)不斷取得進(jìn)步，目前利用被動(dòng)源環(huán)境噪聲的面波勘探應(yīng)用比較廣泛，比如在城市環(huán)境中開展的工程勘察及各種無損檢測(cè)（Chen et al., 2022; Cheng et al., 2015; Hu et al., 2022; 汪利民等, 2022; Xi et al., 2021）.但面波勘探方法分辨率相對(duì)較低，無法滿足更高精度的勘探需求，因此被動(dòng)源體波勘探逐漸興起，這幾年基于地震干涉技術(shù)的反射波提取方向成為了地震干涉領(lǐng)域新的熱點(diǎn).因?yàn)榛谔崛〉谋粍?dòng)源反射體波信息，不僅能得到速度結(jié)構(gòu)，而且能獲得高頻率的反射剖面（Chamarczuk et al., 2022; Cheraghi et al., 2015,2017; 劉國(guó)峰等, 2021; Olivier et al., 2015）.

1.3 被動(dòng)源虛擬炮集重構(gòu)

基于地震干涉法對(duì)被動(dòng)源噪聲數(shù)據(jù)實(shí)際計(jì)算虛擬炮集的時(shí)候，為了提高信噪比，通常采用分段時(shí)窗互相關(guān)＋疊加來處理記錄到的連續(xù)噪聲記錄.比如對(duì)于記錄長(zhǎng)度為

T

的

N

個(gè)臺(tái)站數(shù)據(jù)，固定一檢波點(diǎn)不動(dòng)作為虛擬炮點(diǎn)，與剩余

N

-1個(gè)檢波點(diǎn)在選取的小時(shí)窗

t

內(nèi)作互相關(guān)，共進(jìn)行

T

/

t

次互相關(guān)計(jì)算，最后將所有時(shí)窗內(nèi)的互相關(guān)結(jié)果進(jìn)行疊加就得到一個(gè)完整的虛擬炮集，再依次滾動(dòng)計(jì)算生成其他位置的虛擬炮集記錄（方捷等，2022）.計(jì)算可知，重構(gòu)所有虛擬炮集需要求解

T

×

N

×(

N

-1)/2的互相關(guān)函數(shù)，對(duì)于長(zhǎng)時(shí)間觀測(cè)（一周以上）的大量檢波器（上百甚至上千臺(tái)）的被動(dòng)源數(shù)據(jù)，總的計(jì)算和存儲(chǔ)量都非常巨大.完成所有虛擬炮集重構(gòu)之后，再借鑒常規(guī)反射地震方法進(jìn)行處理，即可獲得被動(dòng)源反射成像剖面.由此可見，基于地震干涉法高效重構(gòu)高質(zhì)量的虛擬炮集是被動(dòng)源反射波成像的關(guān)鍵.

1.3.1 多種干涉算法重構(gòu)虛擬炮集

對(duì)不同檢波器記錄的連續(xù)波形數(shù)據(jù)進(jìn)行多種干涉運(yùn)算，比如經(jīng)典的互相關(guān)（Schuster et al., 2004）、反褶積（Snieder, 2006）和互相干（Prieto et al.,2009）三種方法，都可以提取這兩個(gè)檢波點(diǎn)間的格林函數(shù)，進(jìn)而獲得地震虛擬炮集記錄.

假設(shè)在檢波器

r

點(diǎn)處的頻率域波動(dòng)波場(chǎng)

u

(

r

,

s

,ω)，是非擾動(dòng)格林函數(shù)

G

(

r

,

s

,ω)和擴(kuò)散波格林函數(shù)

G

(

r

,

s

,ω)分別與

s

處的震源函數(shù)

W

(

s

,ω)褶積求和得到的：

式子（3）中的

W

(

s

,ω)是一復(fù)雜的頻率函數(shù)，隨震源函數(shù)

s

的變化而變化； ω為頻率；

G

為背景波場(chǎng)；

G

為擴(kuò)散波場(chǎng).

u

、

G

、

G

滿足聲波、彈性波、可衰減的波，或者是包含高頻擴(kuò)散的非均勻波.如果忽略頻率 ω對(duì)震源函數(shù)

W

的影響，令

G

=

G

+

G

，則（3）式可簡(jiǎn)化為：

因此，頻率域中A、B兩點(diǎn)的波場(chǎng)互相關(guān)可表示為（Vasconcelos and Snieder, 2008）：

而反褶積干涉成像消除震源特性的影響，其在頻率域可表示為（Snieder, 2006)：

同樣，互相干地震干涉也消除了震源項(xiàng)的影響，相當(dāng)于空間自相關(guān)，頻率域的互相干干涉可表示為（Prieto et al., 2009)：

從公式（5）可知，互相關(guān)方法需要知道震源功率譜，但該方法穩(wěn)定性高.而公式（6）和（7）中已經(jīng)證明，反褶積和互相干方法不需要知道震源功率譜，且消除了震源項(xiàng)的影響，提高了分辨率.

很多學(xué)者曾對(duì)三種經(jīng)典干涉算法的效果進(jìn)行研究對(duì)比，并分析各方法的優(yōu)缺點(diǎn).Liu等（2020）用模型數(shù)據(jù)進(jìn)行虛擬炮集重構(gòu)試驗(yàn)，證實(shí)反褶積和互相干方法獲得的虛擬炮集記錄信號(hào)更接近于尖脈沖信號(hào)，分辨率和信噪比也更高（圖4）.Snieder等（2009）認(rèn)為反褶積方法提取的反射波響應(yīng)可能會(huì)在參考檢波點(diǎn)引入虛假反射.Cao和Askari（2019）比較不同方法效果后認(rèn)為互相干方法是開展二氧化碳儲(chǔ)存時(shí)移監(jiān)測(cè)的更好選擇.方捷等（2022）對(duì)內(nèi)蒙地區(qū)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行分析對(duì)比后，也建議采用互相干方法，因?yàn)檩^之反褶積方法，它包含的波形信息更加豐富，較之互相關(guān)方法，其面波同相軸延伸更短，分布范圍較小，中間無強(qiáng)噪聲分布（圖5）.

圖4 不同地震干涉方法計(jì)算的模擬數(shù)據(jù)虛擬炮集（修改自Liu et al., 2020）.（a）互相關(guān)；（b）反褶積；（c）互相干Fig.4 Virtual shot gathers using noise-free data as input; generated by (a) cross-correlation, (b) deconvolution, and (c) cross-coherence (modified from Liu et al., 2020)

圖5 不同地震干涉方法計(jì)算的實(shí)際數(shù)據(jù)虛擬炮集（方捷等，2022）.（a）互相關(guān)；（b）反褶積；（c）互相干Fig.5 Virtual shot gathers using low S/N data as input; generated by (a) cross-correlation, (b) deconvolution, and (c) cross-coherence (Fang et al., 2022)

在二維或三維介質(zhì)中，公式（9）是病態(tài)方程，可通過最小二乘反演來求解：

其中*表示轉(zhuǎn)置和復(fù)共軛，

W

是對(duì)角加權(quán)矩陣，

I

是單位矩陣， ∈是保證最小二乘反演穩(wěn)定性的一個(gè)參數(shù).這個(gè)矩陣反演的過程等同于在時(shí)間域沿著上邊界?

D

自由表面多次波響應(yīng)與下傳波場(chǎng)的反褶積.該方法也被稱為多維反褶積.不規(guī)則分布震源（圖6a）的地震干涉數(shù)值計(jì)算示例表明，多維反褶積方法的結(jié)果（圖6d）較互相關(guān)計(jì)算結(jié)果（圖6c）改善明顯.但值得注意的是，多維反褶積方法需要同時(shí)對(duì)所有檢波器的記錄進(jìn)行求逆運(yùn)算，相較于傳統(tǒng)干涉方法，在穩(wěn)定性上略有不足（Minato et al., 2009）

圖6 不規(guī)則分布震源的地震干涉數(shù)值計(jì)算示例（修改自Wapenaar et al., 2008）.（a）橫向均勻的水平層狀模型，不規(guī)則分布震源依次發(fā)出瞬態(tài)信號(hào)；（b）單個(gè)地下震源的地震記錄響應(yīng)；（c）互相關(guān)重構(gòu)炮集（黑色點(diǎn)折線）與源在x=0處的直接模擬炮集（紅線）對(duì)比；（d）多維反褶積炮集（黑色點(diǎn)折線）Fig.6 Numerical simulation of seismic interferometry with irregular sources (modified from Wapenaar et al., 2008).(a) Configuration with a horizontally layered target below a homogeneous overburden and a free surface.The irregularly distributed sources below the target emit transient signals sequentially.(b) Response of one of the sources.(c) Interferometry from cross-correlation (red traces) compared with the directly modeled response of a source at x=0 (black dashed traces).(d) Interferometry from multidimensional deconvolution

1.3.2 影響虛擬炮集重構(gòu)的其它因素

除了不同干涉方法對(duì)重構(gòu)虛擬炮集的影響之外，噪聲震源也是影響干涉重構(gòu)效果的關(guān)鍵因素，很多學(xué)者探究了如震源類型、震源分布、震源長(zhǎng)度、震源數(shù)量等對(duì)重建虛擬炮集記錄和最終成像的影響（Thorbecke and Draganov, 2011; 王德利等, 2012;張盼等, 2015; 朱恒等, 2012）.

首先，地下震源數(shù)量對(duì)干涉成像影響較大，較多的地下震源數(shù)量對(duì)虛擬炮集成像更有利.圖7是Thorbecke和Draganov（2011）進(jìn)行的一個(gè)被動(dòng)源單炮模擬數(shù)值試驗(yàn)，對(duì)于震源在地下空間500～4 000 m隨機(jī)分布的地下五層模型（圖7a），將被動(dòng)源重構(gòu)虛擬炮集與模擬的主動(dòng)源激發(fā)單炮進(jìn)行比較（圖7b），其中8 000個(gè)隨機(jī)噪聲震源重構(gòu)的單炮反射較為清楚（圖7c），1 000個(gè)震源重構(gòu)單炮成像次之（圖7d），50個(gè)震源重構(gòu)單炮效果最差（圖7f），且有很多假象.

其次，非相干的震源一般來說有助于地震干涉反射信號(hào)的重構(gòu)，因此震源性質(zhì)和位置分布也影響著虛擬炮集的成像.圖7d、7f、7g的震源在數(shù)量上雖然都相同，不過震源之間的非相干性依次降低，其中圖7d采用的是隨機(jī)噪聲震源，非相干性最強(qiáng).圖7f和7g的所有地下震源均采用相同的Ricker子波，但圖7f的激發(fā)時(shí)間和震源位置都是隨機(jī)的，仍能部分保證震源之間的非相干性，因此反射信號(hào)還可以較好地被重構(gòu)；而圖7g的震源均分布在2 700 m深度且同時(shí)激發(fā)，非相干性最低，因此反射數(shù)據(jù)檢索最差，幾乎都是假象.可見，非相干的地下震源對(duì)于構(gòu)建高質(zhì)量的虛擬炮集反射波十分重要.

圖7 不同震源參數(shù)模擬的地震干涉結(jié)果（修改自Thorbecke and Draganov, 2011）.（a）地下震源隨機(jī)分布的10×4 km數(shù)值模型；（b）地表中點(diǎn)激發(fā)的主動(dòng)源單炮；（c-e）分別用8 000、1 000、50個(gè)隨機(jī)位置地下噪聲震源激發(fā)構(gòu)建的被動(dòng)源虛擬炮集；（f）1 000個(gè)隨機(jī)位置雷克子波震源激發(fā)的重構(gòu)虛擬炮集；（g） 1 000個(gè)固定2 700 m位置深度的雷克子波震源同時(shí)激發(fā)的重構(gòu)虛擬炮集Fig.7 SI results from modeling by different sources (modified from Thorbecke and Draganov, 2011).(a) The 10×4 km model with sources positioned at random locations, visible as black dots.(b) A directly modeled reference result for an actual source at x=0 m.SI results for noise signature sources for varying numbers of (c) 8 000, (d) 1 000, and (e) 50.(f) SI results from 1 000 sources using the Ricker wavelet in random locations.(g) SI results by 1 000 sources using the Ricker wavelet at z=2 700 m;the sources are started simultaneously

基于被動(dòng)源單炮數(shù)值模擬試驗(yàn)可知，噪聲源分布和噪聲源類型對(duì)于虛擬炮集的反射波提取起著關(guān)鍵作用，而數(shù)值試驗(yàn)本身也可為實(shí)際被動(dòng)源數(shù)據(jù)的采集部署提供一定依據(jù).比如較多的地下震源數(shù)量對(duì)虛擬炮集成像更有利，但是實(shí)際野外采集數(shù)據(jù)時(shí)，震源的數(shù)量人為并不可控，在構(gòu)造穩(wěn)定的區(qū)域往往缺少足夠多的地下噪聲源，而地下構(gòu)造相對(duì)活躍的區(qū)域（比如地下正在開采的礦區(qū)等）一般來說更適于被動(dòng)源體波反射成像.此外，適當(dāng)增加記錄時(shí)長(zhǎng)通常能增加震源數(shù)量，可有效改善最后重構(gòu)單炮記錄的效果.但是記錄時(shí)長(zhǎng)和重構(gòu)單炮記錄的效果并不是呈簡(jiǎn)單線性關(guān)系，更多的震源可能意味著來自地面的震源占據(jù)大多數(shù)，從而使被動(dòng)源信號(hào)中面波占據(jù)主導(dǎo)，即更多的噪聲源分布在反射波干涉的非穩(wěn)相區(qū)，使本來能量就很弱的體波被淹沒，增加后期面波和體波分離的難度.因此被動(dòng)源勘探的野外采集部署時(shí)應(yīng)注意采集時(shí)間和最終成像效果兩者的平衡，目前被動(dòng)源反射波勘探采集的記錄時(shí)長(zhǎng)一般為幾天（劉國(guó)峰等，2021）到幾十天（Chamarczuk et al., 2022）.

2 被動(dòng)源數(shù)據(jù)中弱體波反射信號(hào)的提取

由于實(shí)際環(huán)境噪聲場(chǎng)往往主要受控于面波能量，地表附近震源往往無論從數(shù)量還是強(qiáng)度上均占主導(dǎo)，導(dǎo)致面波在被動(dòng)源信號(hào)中的能量強(qiáng)（特別是檢波器通常在地表布置），相對(duì)而言，體波反射則屬于弱信號(hào).而想用地震干涉法重建體波，噪聲源必須分布在適當(dāng)?shù)钠椒€(wěn)區(qū)域，其中大部分需要埋藏在地球內(nèi)部（Shapiro, 2019）.Vidal等（2014）的數(shù)值模擬結(jié)果直觀地反映了這一點(diǎn)（圖8）.如果對(duì)原始噪聲記錄不加甄別和提取，直接對(duì)所有記錄（包括面波能量占優(yōu)和體波能量占優(yōu)）的噪聲窗口進(jìn)行相關(guān)求和的虛擬炮集將以面波為主導(dǎo)（圖8a），體波反射能量則被淹沒其中，而對(duì)體波能量進(jìn)行有效提取并單獨(dú)重構(gòu)的虛擬炮集反射則十分清晰（圖8b），除了頻率較低之外，幾乎可與主動(dòng)源激發(fā)的單炮媲美（圖8c）.

圖8 體波提取前后的地震干涉模擬結(jié)果（修改自Vidal et al., 2014）.（a）利用所有記錄重構(gòu)的虛擬炮集；（b）提取體波后的重構(gòu)虛擬炮集；（c）主動(dòng)源激發(fā)單炮Fig.8 SI result for selection of body wave retrieval (modified from Vidal et al., 2014).(a) Retrieved virtual common-source panel with all recorded data.(b) Retrieved virtual common-source panel after the selection of body wave retrieval.(c) Directly modeled reflection response

因此如何從大量背景噪聲連續(xù)記錄中更好地甄別和提取弱體波信號(hào)，就成為被動(dòng)源反射波勘探成像的核心問題.如果對(duì)已重建完成的虛擬單炮記錄再進(jìn)行處理，因?yàn)楸粍?dòng)源體波與面波在空間位置和頻帶范圍都存在重合，F(xiàn)K等傳統(tǒng)濾波方法效果往往并不理想.若是從原始數(shù)據(jù)出發(fā)，在互相關(guān)之前就對(duì)時(shí)窗內(nèi)的數(shù)據(jù)先開展面波和體波成分的甄別和分離，再進(jìn)行相干和疊加，則更有助于提高體波反射信號(hào)的信噪比（Chamarczuk et al., 2022; Cheraghi et al., 2015; 劉國(guó)峰等, 2021）.目前的研究主要基于被動(dòng)源數(shù)據(jù)面波和體波的多方面差異特征，包括信噪比、速度以及方位角等差異來識(shí)別和提取弱體波反射信號(hào).

2.1 基于信噪比差異提取被動(dòng)源體波

被動(dòng)源野外勘探實(shí)際采集的時(shí)候，不同時(shí)段的噪聲主要來源往往有所差異，如白天時(shí)段人文交通等面波噪聲更為突出集中.人們通過分析野外實(shí)際被動(dòng)源采集數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)現(xiàn)，面波占優(yōu)時(shí)段與體波占優(yōu)時(shí)段的信號(hào)頻譜特征往往差異較大.例如圖9a、9b分別是面波和體波占優(yōu)數(shù)據(jù)段的信號(hào)的頻譜.面波占優(yōu)時(shí)，頻譜呈梳狀分布，而體波占優(yōu)時(shí)，頻譜形態(tài)正常（劉國(guó)峰等，2021）.這種差別可通過頻率域的信噪比量化表示，見式（11）：

圖9 被動(dòng)源信號(hào)不同頻率成分的功率密度譜特征（劉國(guó)峰等，2021）.（a）面波能量占優(yōu)；（b）體波能量占優(yōu)Fig.9 Power density spectrum characteristics for different frequency components of the passive seismic signal (modified from Liu et al., 2021).(a) Energy dominated by surface wave; (b) Energy dominated by body wave

其中，SNR為所述噪聲信號(hào)的信噪比，|

X

(

f

)|為頻率值

f

對(duì)應(yīng)的功率值，頻率值

f

＜

f

＜

f

＜

f

＜

f

＜

f

，其中

f

和

f

為功率譜密度計(jì)算的最小和最大頻率值，

f

和

f

為有效信號(hào)的頻帶范圍，

f

和

f

則是包括有效信號(hào)和隨機(jī)噪聲的頻帶范圍（圖10）.

圖10 頻率域計(jì)算信噪比參考圖（張軍華等，2009）Fig.10 Spectrum for the signal-to-noise ratio calculation in the frequency domain (Zhang et al., 2009)

劉國(guó)峰等（2021）等利用該方法對(duì)內(nèi)蒙古淺覆蓋區(qū)礦區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理，首先計(jì)算獲得不同時(shí)窗內(nèi)的噪聲信號(hào)的信噪比，并基于信噪比差異將噪聲信號(hào)分選為面波信號(hào)和體波信號(hào).如果計(jì)算確定某段時(shí)窗內(nèi)屬于面波能量為主的信噪比范圍，就可以在合成虛擬炮集之前去除這段時(shí)窗內(nèi)的記錄，最終可得到體波能量占比更高的虛擬炮集.圖11a是未進(jìn)行面波體波分離處理的單炮，圖11b是分離處理后的記錄，相比于圖11a有較明顯反射波能量出現(xiàn).

圖11 頻率域分離計(jì)算后的虛擬炮集記錄（劉國(guó)峰等，2021）.（a）以面波為主的虛擬炮集記錄；（b）分離面波后突出體波的虛擬炮集記錄，紅色箭頭為反射波信號(hào)Fig.11 Virtual shot gathers after frequency domain separation calculation (Liu et al., 2021).(a) Shot gather with surface wave as the main energy; (b) Shot gather with body wave as the main energy after surface wave separation.Red arrows indicate the reflection wave

2.2 基于速度差異提取被動(dòng)源體波

除了信噪比特征差異外，面波速度一般要明顯低于體波，人們也可用速度差異來識(shí)別和提取體波.例如Vidal等（2014）采用傾斜疊加照明分析的方法來區(qū)分二維測(cè)線上的低速面波和高速體波，該研究設(shè)計(jì)了復(fù)雜的地下彈性模型，并基于地表震源和地下震源數(shù)據(jù)分別構(gòu)建虛擬炮集，再用不同的射線參數(shù)對(duì)虛擬炮集記錄進(jìn)行線性掃描疊加.這類似于對(duì)數(shù)據(jù)體進(jìn)行Tau-

p

變換，其中Tau為截距，

p

為射線參數(shù)，然后求取Taup域上的極值對(duì)應(yīng)的

p

值，即可知原始數(shù)據(jù)窗口內(nèi)最強(qiáng)能量對(duì)應(yīng)的速度值.地表震源激發(fā)的虛擬單炮對(duì)應(yīng)著高絕對(duì)

p

值（低速），地下震源激發(fā)的虛擬單炮對(duì)應(yīng)著低

p

值（高速），分別對(duì)應(yīng)著面波和體波能量（圖12）.

圖12 傾斜疊加照明分析示意圖（修改自Vidal et al., 2014）.（a）彈性地下模型，黃色倒三角地表檢波器，黑點(diǎn)代表地下震源；（b）淺源數(shù)據(jù)（灰色星）重構(gòu)的虛擬炮集；（c）虛擬炮集圖（b）對(duì)應(yīng)的慢度；（d-e）深源數(shù)據(jù)（青色星）的虛擬炮集和慢度，綠線表示面波和體波慢度的區(qū)分界限；（f）地下深源數(shù)據(jù)傾斜疊加照明分析的慢度分布圖Fig.12 Slant-stack illumination diagnosis (modified from Vidal et al., 2014).(a) Elastic subsurface model with yellow triangles as receivers and black dots as sources.(b) The virtual source retrieved from the shallow source is marked by the grey star.Red lines indicate slownesses.Green lines are pre-defined limits between body and surface wave slownesses in the virtual source function.(c) Slowness representation of the virtual source function from (b).(d) As in (b), but for the source represented by the cyan star in (a).(e) As in (c), but from (d).(f) Illumination diagnosis, consisting of the results for the correlated common source panels from sources in (a) (black dots), with the panel from (b) (grey star) discarded, and the panel from (d) (cyan star) included

Chamarczuk等（2019）把該方法拓展到三維數(shù)據(jù)，研究分析了地表震源S1和地下震源S2對(duì)于5個(gè)檢波器X1 至 X5組成的十字排列的走時(shí)響應(yīng)，S1和S2震源對(duì)于X4、X2、X5組成的inline方向測(cè)線時(shí)距曲線相同，也就意味著難以從inline方向加以區(qū)分能量來自地表還是地下震源.但是兩個(gè)震源對(duì)X1、X2、X3組成的crossline方向測(cè)線到時(shí)卻有很大差別，其中地表S1震源是線性時(shí)距曲線，而地下S2震源是雙曲時(shí)距曲線（圖13）.因此不單單掃描inline測(cè)線方向的速度，同時(shí)也掃描crossline方向的速度，就能更好區(qū)分震源是來自于地表面波還是地下體波的能量.該研究表明，實(shí)際勘探中若能同時(shí)部署crossline測(cè)線，將更有助于從速度差異特征上準(zhǔn)確識(shí)別和提取弱體波信號(hào)（Chamarczuk et al., 2019）.

圖13 三維觀測(cè)系統(tǒng)更好區(qū)分面波和體波示意圖（修改自Chamarczuk et al., 2019）.（a）五個(gè)檢波器 X1 至 X5 記錄的來自地表震源S1和地下震源 S2 的直達(dá)走時(shí).兩源同時(shí)激發(fā)，且假定介質(zhì)傳播速度恒定5 km/s.（b）由五個(gè)檢波器形成的十字排列觀測(cè)系統(tǒng).（c）由三條檢波線組成的三維觀測(cè)系統(tǒng)Fig.13 The diagram of event discrimination from surface- or body-waves (modified from Chamarczuk et al., 2019).(a) Direct arrivals from sources S1 and S2 recorded at five receivers X1 to X5 forming a cross-shaped array.We assume a constant propagation velocity of 5 km/s.(b) Configuration of the cross-shaped array formed by the five receivers.(c) 3D survey formed by the three receiver lines

2.3 基于方位角差異被動(dòng)源體波

被動(dòng)源實(shí)際觀測(cè)的時(shí)候，地下震源往往不是均勻分布的，其中某些特定方位的波動(dòng)可能貢獻(xiàn)了大部分能量，因此可根據(jù)方位角差異來區(qū)分面波和體波.人們利用波束成形（beamforming）方法（Aki and Richards,1980; Cheraghi et al., 2015; Girard and Shragge, 2019, 2020）可以求取被動(dòng)源數(shù)據(jù)中不同頻率成分的波的方向和速度，再據(jù)此去除干擾面波和分離出有效反射波.計(jì)算公式如下（Cheraghi et al., 2015）：

式中，

B

(

v

,θ)為計(jì)算出的波束（ θ為傳播方向，

v

為傳播的平均速度），

f

表示信號(hào)的頻率，

N

是接收器的數(shù)量，?

f

是頻率帶寬，

f

是噪聲的中心頻率，

s

表示第

i

個(gè)檢波器接收信號(hào)的傅里葉變換，其檢波器的坐標(biāo)分別為

x

、

y

.例如圖14是加拿大一個(gè)CO存儲(chǔ)監(jiān)測(cè)項(xiàng)目實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的計(jì)算波束功率，圓的方位角表示波的來源方向，圓的半徑代表不同的波速，振幅的大小表示該點(diǎn)（每個(gè)點(diǎn)都對(duì)應(yīng)著一個(gè)速度和方向）的歸一化波束功率值.該例子中，工區(qū)附近240°和 330°方位角之間的發(fā)電廠是環(huán)境噪聲的主要來源，而且速度能量明顯大于3 000 m/s，這部分能量以直達(dá)波、折射波、反射波等體波能量為主，有助于后續(xù)的被動(dòng)源反射體波信號(hào)提?。–heraghi et al., 2015）.

圖14 波束成形的方向性分析（修改自Cheraghi et al.,2017）.正北方向?yàn)?°，角度沿逆時(shí)針方向增加Fig.14 Directional Beam-forming analysis (modified from Cheraghi et al., 2017).The north had an azimuth of 0°,which increased to the west (i.e., counterclockwise)

人們還可利用波束分析方法開展更精細(xì)研究，比如Cheraghi等（2015）對(duì)加拿大Lalor礦區(qū)的被動(dòng)源數(shù)據(jù)細(xì)分成不同頻率和時(shí)段來研究波動(dòng)的主要方向和速度.首先將數(shù)據(jù)按小時(shí)段劃分，并對(duì)各時(shí)段數(shù)據(jù)分別進(jìn)行1～3 Hz、10～13 Hz 和 23～25 Hz三個(gè)頻段的波束分析.圖15表示研究區(qū)一天之中每個(gè)時(shí)段對(duì)應(yīng)的最大波束功率譜及其對(duì)應(yīng)的方位角.可見，三個(gè)頻段的最大方位能量主要集中在兩個(gè)方向，低頻段能量主要來自于300°方位角（東北方向8 km）的人類活動(dòng)，高頻段能量主要來自于約80°方位角（正西方向）的地下采礦活動(dòng)，而10～13 Hz能量則來自于這兩個(gè)方向的綜合貢獻(xiàn).基于波束分析的方位角信息，并結(jié)合速度差異特征（大于3.2 km/s的主要為體波能量），可以有效識(shí)別和提取弱體波信號(hào)，再對(duì)虛擬炮集數(shù)據(jù)進(jìn)行處理獲得最終的反射疊加剖面（圖16b），與主動(dòng)源剖面（圖16a）對(duì)比可知，盡管被動(dòng)源剖面的分辨率和精度要低，但該礦區(qū)的三套主要反射I1、J2、K3還是清晰可見.

圖15 不同小時(shí)段的最大波束功率及其視速度和方位角（修改自Cheraghi et al., 2015）Fig.15 Calculated beamformers for the maximum beam power of each hourly panel and its apparent velocity and azimuth (modified from Cheraghi et al., 2015)

圖16 加拿大Lalor礦區(qū)R141線的傾角時(shí)差校正疊加剖面（修改自Cheraghi et al., 2015）.（a）主動(dòng)源剖面；（b）被動(dòng)源剖面Fig.16 DMO stacked section along line R141 in Lalor deposit, Canada (modified from Cheraghi et al., 2015).(a) Active-source 3D survey and (b) passive interferometry survey

3 被動(dòng)源反射地震數(shù)據(jù)處理和成像

3.1 被動(dòng)源原始數(shù)據(jù)預(yù)處理

不同于天然地震學(xué)研究領(lǐng)域常用的寬頻帶地震儀（如60 s、120 s長(zhǎng)周期地震儀），被動(dòng)源地震勘探領(lǐng)域目前主要采用成本更為低廉、布設(shè)更為便捷、間距更為密集的節(jié)點(diǎn)式地震儀（如5 Hz、10 Hz檢波器），旨在記錄更多高頻的體波反射信號(hào).因此在預(yù)處理階段，比如帶通濾波等處理，需根據(jù)檢波器的自然頻率以及研究目標(biāo)的特征選擇合適的頻帶范圍.由于被動(dòng)源數(shù)據(jù)往往信噪比較低，尤其是連續(xù)記錄中的一些強(qiáng)振幅噪聲會(huì)在虛擬炮集干涉計(jì)算過程中產(chǎn)生一些虛假振幅，因此需要在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段盡可能加以去除.壓制強(qiáng)振幅噪聲一般是在對(duì)原始數(shù)據(jù)開展去均值、去趨勢(shì)、端點(diǎn)歸零等基本處理之后.其中一種較簡(jiǎn)便方法是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，如Oren和Nowack（2017）在時(shí)間域使用sign-bit信號(hào)歸一化來降低噪聲權(quán)重，但該方法無法保留原始數(shù)據(jù)集的動(dòng)態(tài)范圍；另一種常見策略是利用窗口進(jìn)行數(shù)據(jù)選擇，即在互相關(guān)之前識(shí)別并去除（或降低權(quán)重）強(qiáng)噪聲的窗口（Panea et al.,2014），該方法需要對(duì)所有數(shù)據(jù)窗口進(jìn)行判斷和選擇，工作量比較大.最近幾年，Girard和 Shragge（2020）、方捷等（2022）等開發(fā)自動(dòng)識(shí)別和處理流程來提高效率，總體的處理原則是保持均方根振幅變化的趨勢(shì).比如計(jì)算每個(gè)滑動(dòng)時(shí)窗內(nèi)的振幅平均值，若該窗內(nèi)的樣點(diǎn)值偏離均值較大，就用均值代替當(dāng)前的樣點(diǎn)值，或者直接定義振幅的一個(gè)閾值來將高振幅記錄降低到閾值以下.

除了連續(xù)強(qiáng)振幅噪聲，還有一些在時(shí)間域以孤立的尖峰或毛刺形式出現(xiàn)的噪聲，Girard和Shragge（2019）和方捷等（2022）使用基于L1迭代加權(quán)的最小二乘方法（Claerbout, 2014）處理.它采用擬合的思想對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可對(duì)高振幅信號(hào)進(jìn)行壓制，而低振幅信號(hào)不受影響.從圖17可見，經(jīng)過處理后強(qiáng)振幅噪聲得以壓制，而數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)范圍仍然能夠保持.

圖17 時(shí)間域強(qiáng)振幅控制示意圖（方捷等，2022）Fig.17 Strong amplitude control in the time domain (Fang et al., 2022)

在時(shí)間域去除強(qiáng)振幅噪聲基礎(chǔ)之上，Girard 和Shragge（2019）又在頻率域壓制檢波點(diǎn)的固定頻率噪聲（如機(jī)電噪聲等）.該方法首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換并計(jì)算信號(hào)的振幅譜

M

和相位 ?，見式（13）和（14），其中，R和I分別表示信號(hào)傅里葉變換的實(shí)部和虛部.然后與時(shí)間域處理類似，定義一個(gè)閾值將高譜幅值降低到閾值以下得到振幅譜

M

.最后根據(jù)公式（15）使用

M

重建信號(hào)：

式中，

F

是傅里葉反變換算子.圖18是頻率域強(qiáng)振幅控制的示意圖，可見經(jīng)過頻率域處理后強(qiáng)振幅噪聲得以進(jìn)一步壓制.

圖18 頻率域強(qiáng)振幅控制示意圖（修改自Girard and Shragge, 2019）.（a）頻率域強(qiáng)振幅控制前（藍(lán)色）和后（紅色）的時(shí)域信號(hào)；（b）頻率域強(qiáng)振幅控制前（藍(lán)色）和后（紅色）的部分頻譜Fig.18 Strong amplitude control in the frequency domain(modified from Girard and Shragge, 2019).(a) Timedomain trace before (blue) and after (red) debursting.(b) Partial spectrum before (blue) and after (red)debursting

Girard和Shragge（2019）展示了預(yù)處理不同階段的虛擬道集（圖19），分別是基于原始數(shù)據(jù)、窗口篩選后數(shù)據(jù)，以及強(qiáng)振幅壓制（包括時(shí)間和頻率域）后的數(shù)據(jù).從圖19共偏移距排列的虛擬道集可見，完成預(yù)處理后的數(shù)據(jù)噪聲壓制明顯，其中0.5 s左右的反射同相軸的信噪比相對(duì)原始數(shù)據(jù)得以大幅提高.

圖19 互相關(guān)+疊加得到的以共偏移距（1.0 km）排列的虛擬道集（修改自Girard and Shragge, 2019）.（a）原始數(shù)據(jù)；（b）窗口選擇數(shù)據(jù)；（c）強(qiáng)振幅壓制數(shù)據(jù)Fig.19 Single extracted cross-correlation + stack trace at a virtual source-receiver offset of 1.0 km (modified from Girard and Shragge, 2019).(a) Raw data.(b) After data selection.(c) After time and frequency debursting

3.2 被動(dòng)源虛擬炮集的數(shù)據(jù)處理

經(jīng)過預(yù)處理和面波、體波分離后構(gòu)建的虛擬單炮盡管反射依然較弱，但可借鑒主動(dòng)源反射地震數(shù)據(jù)的處理思路，利用多次疊加技術(shù)增強(qiáng)反射能量.被動(dòng)源數(shù)據(jù)處理的主要目的是盡可能提高炮集反射的信噪比，改善最終成像質(zhì)量，一般包括靜校正、振幅垂向補(bǔ)償和橫向均衡、隨機(jī)和相干噪聲壓制、多次波壓制、速度分析、切除、疊加和反褶積等步驟.

被動(dòng)源數(shù)據(jù)的靜校正一般采用高程校正為主，將起伏地表虛擬炮集校正為水平地表虛擬炮集.值得注意的是，如果直接在被動(dòng)源原始數(shù)據(jù)上先應(yīng)用靜校正再相關(guān)合成虛擬炮集，會(huì)導(dǎo)致靜校正量發(fā)生改變，需對(duì)反射記錄非因果部分進(jìn)行兩倍炮點(diǎn)校正，因果部分進(jìn)行兩倍檢波點(diǎn)校正才能疊加生成正確的虛擬炮集（鄭鈞等，2022）.一般來說，通過被動(dòng)源數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中的去均值、去趨勢(shì)已較好完成單炮能量的重新均衡.在此基礎(chǔ)上，還可采用球面擴(kuò)散補(bǔ)償和地表一致性振幅補(bǔ)償進(jìn)行校正.

在虛擬炮集靜校正和振幅均衡基礎(chǔ)上可更好地開展噪聲壓制工作，其中隨機(jī)噪聲往往是被動(dòng)源數(shù)據(jù)中面波之外最嚴(yán)重的噪聲，我們可通過原始數(shù)據(jù)篩選、去均值、去趨勢(shì)、強(qiáng)振幅控制、頻率濾波等處理進(jìn)行較好壓制.除了隨機(jī)噪聲，虛擬炮集記錄中的錯(cuò)誤旅行時(shí)、干涉噪聲還有多次波的存在都會(huì)大大影響后續(xù)地震處理和成像的精度.針對(duì)這些問題，Hu等（2020）和Wang等（2021）提出了一種迭代去噪方法，將聚焦變換引入到三維L1范數(shù)稀疏約束反演Closed-loop SRME（SRME：自由表面多次波壓制技術(shù)）算法框架，實(shí)現(xiàn)被動(dòng)源虛擬炮集的相干噪聲和多次波一體化壓制.首先，選取估計(jì)的一次波構(gòu)建聚焦變換的反算子，使聚焦變換具有多次波降階的作用，一次波變換為聚焦點(diǎn)，高階多次波變換為低階多次波，利用多次波降階的深層信息糾正，重構(gòu)被動(dòng)源虛炮集中錯(cuò)誤的遠(yuǎn)偏移距走時(shí)信息.其次，由于聚焦變換能夠?qū)⒂行盘?hào)聚焦到聚焦點(diǎn)，使有效信號(hào)與噪聲的分布區(qū)域產(chǎn)生明顯的區(qū)別，通過多次迭代的方式構(gòu)建聚焦域切除算子逐步壓制噪聲，最終獲得具有正確遠(yuǎn)偏移距走時(shí)信息與高信噪比的一次波虛擬炮集.該方法克服了虛擬炮集中相干噪聲的限制，大大提高了噪聲型被動(dòng)源數(shù)據(jù)處理與解釋的準(zhǔn)確度.

Wang等（2021）通過對(duì)模擬數(shù)據(jù)試驗(yàn)，驗(yàn)證了基于聚焦變換和SRME三維稀疏反演方法對(duì)于被動(dòng)源干涉噪聲和多次波壓制的有效性（圖20）.圖20a是用來試驗(yàn)的一個(gè)五層模型，該模型內(nèi)部存在一個(gè)斷層和凹陷式地層.299個(gè)隨機(jī)震源布設(shè)于地下1.2～1.5 km的位置（圖20b），用來模擬天然背景噪聲（圖20c）.圖20d為互相關(guān)生成的虛擬炮集，圖20e是利用該迭代去噪方法后的虛擬炮集，圖20f則展示用來對(duì)比的SRME處理后的主動(dòng)源記錄.對(duì)比可知，經(jīng)過處理后的虛擬炮集走時(shí)信息和同相軸曲率獲得了糾正（白色箭頭），且干涉噪聲和多次波去除效果明顯（黑色箭頭）.經(jīng)過多種方法對(duì)不同噪聲壓制之后，還需對(duì)被動(dòng)源炮集記錄兩側(cè)的虛假反射以及低速面波殘留能量進(jìn)行切除和疊加來進(jìn)一步提高信噪比.

圖20 基于聚焦變換和SRME三維稀疏反演的被動(dòng)源數(shù)據(jù)去噪試驗(yàn)（修改自Wang et al., 2021）.（a）數(shù)值試驗(yàn)速度模型；（b）隨機(jī)震源采用的子波；（c）震源分布位置；（d）互相關(guān)生成的被動(dòng)源虛擬炮集；（e）應(yīng)用該方法處理的虛擬炮集；（f）SRME處理后的主動(dòng)源炮集Fig.20 Numerical tests of noise removal via focal-denoising closed-loop SRME based on the 3D sparse inversion of passive data(modified from Wang et al., 2021).(a) Model for simulating noise-source data and (b) wavelets of the random sources.(c) Source location.Virtual shot gathers from the noise-source data using (d) cross-correlation and (e) the proposed method.(f) Active-source data using SRME

此外，速度分析對(duì)最終疊加或偏移成像也十分重要，一般要對(duì)速度譜進(jìn)行多輪、加密拾取.由于相關(guān)合成虛擬炮集過程中，可能會(huì)產(chǎn)生不同頻率的干擾波，在生成速度譜時(shí)利用帶通濾波只保留頻率能量最集中的部分，這樣有利于速度譜能量團(tuán)的拾取.圖21是一個(gè)實(shí)際被動(dòng)源資料的速度分析例子.速度譜中有明顯的能量團(tuán)，共中心點(diǎn)道集有相對(duì)應(yīng)的反射同相軸，而局部疊加結(jié)果中也可見連續(xù)性的反射（劉國(guó)峰等，2021）.

圖21 被動(dòng)源反射信號(hào)速度分析和局部疊加（劉國(guó)峰等，2021）Fig.21 Reflection velocity analysis and stacked local passive data (Liu et al., 2021)

3.3 被動(dòng)源數(shù)據(jù)直接偏移成像

目前被動(dòng)源成像一般采用間接偏移的方法，即首先將被動(dòng)源數(shù)據(jù)重構(gòu)為主動(dòng)源虛擬炮集，再進(jìn)一步采用主動(dòng)源地震的處理和偏移方法來成像.但大部分地震干涉法重構(gòu)的炮集仍然面臨著數(shù)據(jù)量大、信噪比低以及假設(shè)條件過多等情況.另外一種思路是Artman（2006）最早提出的被動(dòng)源直接偏移成像方法，他采用噪聲源數(shù)據(jù)本身作為邊界條件，在頻率域直接利用被動(dòng)源傳動(dòng)波場(chǎng)數(shù)據(jù)采用單程波偏移，得到了地下地質(zhì)體構(gòu)造圖像.直接偏移成像方法免去了重構(gòu)虛擬炮集時(shí)產(chǎn)生的二次噪聲，提高了成像的準(zhǔn)確性，不過該方法對(duì)于速度模型的精度要求比較高.

被動(dòng)源直接偏移方法本質(zhì)上是利用了多次波信息進(jìn)行偏移成像，人們又將該方法擴(kuò)展到逆時(shí)偏移成像上，從而適應(yīng)更復(fù)雜的速度模型和高陡地下構(gòu)造.Zheng等（2015）將逆時(shí)偏移結(jié)合多次波成像的邊界條件應(yīng)用于被動(dòng)源地震數(shù)據(jù)，直接利用數(shù)據(jù)本身正傳反傳并進(jìn)行偏移成像.Cai 等（2019）提出了被動(dòng)源逆時(shí)偏移能量歸一化成像條件，并采用波場(chǎng)分離的方法較好消除逆時(shí)偏移的低頻噪聲，同時(shí)利用并行分段疊加的成像策略提高計(jì)算效率.圖22的數(shù)值試驗(yàn)表明該方法能較好克服被動(dòng)源震源分布不均勻?qū)е碌某上衲芰勘壤д{(diào)問題，改善了模型深部與邊緣成像的質(zhì)量.

圖22 被動(dòng)源地震數(shù)據(jù)直接偏移的數(shù)值試驗(yàn)（修改自Cai et al., 2019）.（a）Marmousi模型，震源分布在左下方的黑框紅框；（b）隨機(jī)截取的一段4 s的被動(dòng)源記錄；（c）基于全波場(chǎng)分離歸一化的被動(dòng)源數(shù)據(jù)直接逆時(shí)偏移成像Fig.22 Numerical tests for the direct migration of passive data (modified from Cai et al., 2019).(a) Marmousi model with the passive data generated from source locations marked by black and red boxes.(b) Example of a passive seismic record with a length of 4 s.(c) The direct migration image by full wavefields decomposition normalized reverse time migration

Girard和 Shragge（2020）利用加拿大Lalor 湖附近礦區(qū)的被動(dòng)源實(shí)際數(shù)據(jù)開展三維直接偏移成像研究.圖23展示了主、被動(dòng)源成像結(jié)果在礦體中心位置的[

E

,

N

,

Z

] = [2.36, 2.54, 0.8] km提取的水平切片和兩個(gè)垂直深度剖面.可見，在0.5 km和1.5 km深度范圍內(nèi)，被動(dòng)源三維數(shù)據(jù)體揭示工區(qū)西部是NE傾向反射，而東部則發(fā)育西傾構(gòu)造，與主動(dòng)源數(shù)據(jù)體的解釋基本一致.被動(dòng)源直接成像因?yàn)闊o需重構(gòu)炮集，因此在諸如隨鉆測(cè)井、礦區(qū)現(xiàn)場(chǎng)等處理時(shí)效性要求高，背景速度又比較確定的研究場(chǎng)景具有較大應(yīng)用潛力.

圖23 加拿大Lalor湖附近礦區(qū)主、被動(dòng)源水平切片和垂直剖面（修改自Girard and Shragge, 2020）.（a）被動(dòng)源數(shù)據(jù)的直接偏移成像；（b）主動(dòng)源數(shù)據(jù)的偏移結(jié)果Fig.23 Comparison of the horizontal slice and vertical section of 3D active and passive surveys in Lalor deposit, Canada (modified from Girard and Shragge, 2020).(a) Passive direct migration stack and (b) the active-source migration volume

4 被動(dòng)源反射波勘探應(yīng)用實(shí)例

隨著便攜節(jié)點(diǎn)地震儀等采集設(shè)備的日益普及，以及被動(dòng)源反射地震處理成像方法的發(fā)展，被動(dòng)源反射波勘探逐漸從理論探索走向?qū)嶋H應(yīng)用.目前人們?cè)陂_展被動(dòng)源反射勘探實(shí)際研究時(shí)，往往還進(jìn)行重合測(cè)線的主動(dòng)源采集，這樣可通過主、被動(dòng)源成像剖面的對(duì)比，進(jìn)一步分析被動(dòng)源反射方法的成像精度，以及探討其在不同勘探領(lǐng)域的應(yīng)用潛力.

4.1 CO2封存場(chǎng)地監(jiān)測(cè)研究實(shí)例

Cheraghi等（2017）利用被動(dòng)源地震數(shù)據(jù)對(duì)加拿大Saskatchewan地區(qū)的一個(gè)CO封存場(chǎng)地開展研究，分析被動(dòng)源地下結(jié)構(gòu)成像的精度，以及被動(dòng)源方法用于時(shí)移地震監(jiān)測(cè)的潛力.該項(xiàng)目沿兩條垂直檢波線共采集兩個(gè)時(shí)間段（2014年6月的23天、2015年2月的13天）的被動(dòng)源數(shù)據(jù).圖24展示了L1線23天被動(dòng)源數(shù)據(jù)的剖面結(jié)果，其在0.8～1.5 s目的層范圍內(nèi)成像精度較高，不僅在一定程度上可與帶通濾波后的主動(dòng)源地震剖面相比較，甚至與注入井的合成記錄的相關(guān)系數(shù)也達(dá)到0.5～0.65.特別是一些關(guān)鍵層位，比如下科羅拉多頁巖（LC）（0.85 s，約 930 m）、Vanguard 組砂巖（VF）（1.1 s，約 1 100 m）和 Bakken 頁巖（BK）（1.45～1.5 s，約2 100 m）等標(biāo)志層的反射響應(yīng)均很明顯.不過受限于信噪比，被動(dòng)源剖面無法識(shí)別更深部的前寒武地層（PC）.

Roach等（2015）研究表明CO地下儲(chǔ)層的監(jiān)測(cè)研究需要重復(fù)度很高的時(shí)移地震數(shù)據(jù)，即不同時(shí)段采集的地震振幅變化要控制在10%～20%，這樣才能刻畫CO儲(chǔ)層性質(zhì)隨著時(shí)間推移的變化（預(yù)期波阻抗變化范圍約為-8%～-17%）.盡管該項(xiàng)目的被動(dòng)源成像對(duì)關(guān)鍵層位的結(jié)構(gòu)信息刻畫比較清楚（圖24），但是其精度還無法滿足時(shí)移地震監(jiān)測(cè)的需求，因?yàn)椴煌瑫r(shí)段的成像結(jié)果對(duì)比表明，23天采集數(shù)據(jù)獲得的剖面與時(shí)隔8月后的13天剖面成像差異很大（圖25），而這顯然不可能是CO儲(chǔ)層性質(zhì)變化所致.由于兩次被動(dòng)源成像采用的檢波器和處理流程都相同，推測(cè)成像的巨大差異可能由于不同的采集時(shí)長(zhǎng)、不同噪聲強(qiáng)度以及噪聲功率譜隨時(shí)間的變化（Mehta et al., 2008）等原因引起.該研究表明目前被動(dòng)源反射還只能達(dá)到構(gòu)造成像的精度，尚很難通過被動(dòng)源的時(shí)移反射地震來研究地下儲(chǔ)層的性質(zhì)變化，但Cheraghi等（2017）仍認(rèn)為他們的研究可以通過使用更長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間的噪聲記錄來加以改進(jìn)，且被動(dòng)源地震由于其低成本優(yōu)勢(shì)，如果能開展不間斷的連續(xù)記錄，也許能在地下結(jié)構(gòu)的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方面更有作為.

圖24 加拿大Saskatchewan的CO2封存場(chǎng)所的被動(dòng)源研究（修改自Cheraghi et al., 2017）.（a）被動(dòng)源剖面（紅色為注入井的合成記錄）；（b）井的合成記錄（子波從被動(dòng)源數(shù)據(jù)提?。?；（c）主動(dòng)源數(shù)據(jù)剖面；（d）深時(shí)轉(zhuǎn)換的P波速度測(cè)井記錄.LC：下科羅拉多頁巖；VF：Vanguard組砂巖；BK：Bakken頁巖；PC：前寒武紀(jì)巖石Fig.24 Passive surveys of aquistore CO2 storage site Saskatchewan, Canada.(modified from Cheraghi et al., 2017).(a) Passive section (red curve is the log-based synthetic seismogram).(b) Synthetic seismogram generated from a wavelet extracted using the passive data convolved with borehole log-based reflectivity.(c) Active-source cube.(d) Depth-to-time converted P-wave velocity log.LC, VF, BK, and PC represent the Lower Colorado shale, Vanguard Formation, Bakken shale, and Precambrian,respectively

圖25 CO2封存場(chǎng)所的L1和L2線不同時(shí)段的被動(dòng)源地震成像（修改自Cheraghi et al., 2017）Fig.25 Passive seismic imaging for different time periods at the CO2 storage site along lines L1 and L2 (modified from Cheraghi et al., 2017)

4.2 金屬礦區(qū)應(yīng)用實(shí)例

金屬礦床多位于結(jié)晶巖地區(qū)和構(gòu)造發(fā)育帶，地下地質(zhì)情況復(fù)雜，且金屬礦體形態(tài)復(fù)雜，非均質(zhì)性極強(qiáng)，一直是反射地震勘探的難點(diǎn)，相較于油氣勘探領(lǐng)域，金屬礦的主動(dòng)源地震技術(shù)進(jìn)展較為緩慢（湯聰?shù)龋?022）.不過對(duì)于被動(dòng)源反射波成像來說，金屬礦集區(qū)特別是那些正在開采的礦區(qū)因?yàn)槟軌蛱峁┦株P(guān)鍵的地下噪聲源，反而是比較適合被動(dòng)源勘探應(yīng)用的潛在領(lǐng)域.

Chamarczuk等（2022）最近在芬蘭東部的一個(gè)結(jié)晶巖多金屬（Cu-Co-Zn-Ni-Ag-Au）礦床Kylylahti開展了一項(xiàng)被動(dòng)源三維地震成像工作.該研究在3.5 km× 3 km的區(qū)域內(nèi)以200 m線距和50 m點(diǎn)距總共布置了994個(gè)垂直檢波器，并持續(xù)記錄30天的被動(dòng)源噪聲數(shù)據(jù).數(shù)據(jù)采集期間日常采礦活動(dòng)持續(xù)進(jìn)行，尤其是每天100～800 m深處的雷管爆破提供了大量地下噪聲源.圖26是基于所采數(shù)據(jù)構(gòu)建的三維地震虛擬炮集與主動(dòng)源數(shù)據(jù)的對(duì)比（均顯示其中6條檢波線）.由于礦區(qū)地下構(gòu)造異常復(fù)雜，即使在主動(dòng)源數(shù)據(jù)的單炮中也較難識(shí)別有效反射信號(hào)，好在開展的是三維地震采集，相鄰檢波線的數(shù)據(jù)可用來輔助追蹤有效反射.總體上，主、被動(dòng)源單炮的信噪比略有差異外，主動(dòng)源單炮上的反射信號(hào)在被動(dòng)源虛擬炮集也有所指示（圖26綠色箭頭），但在大偏移距的被動(dòng)源炮集上則存在著一些假象（圖26黑色箭頭）.

圖26 主、被動(dòng)源三維共炮集數(shù)據(jù)對(duì)比（修改自Chamarczuk et al., 2022）.（a）主動(dòng)源炮集；（b）30天記錄重構(gòu)的被動(dòng)源虛擬炮集；（c）10天記錄重構(gòu)的被動(dòng)源虛擬炮.VSG：虛擬炮集Fig.26 Comparison of 3D common-source gathers using active and passive data (modified from Chamarczuk et al., 2022).(a) Activeshot gather, (b) VSGs obtained using 30 d of noise, and (c) VSGs obtained using 10 d of noise.VSG:Virture Shot Gathers

基于重構(gòu)虛擬炮集開展后續(xù)的三維反射地震數(shù)據(jù)處理，獲得了最終的疊后偏移剖面（圖27）.對(duì)比發(fā)現(xiàn)，主、被動(dòng)源的剖面具有很好一致性，并且與該區(qū)基于鉆孔的地質(zhì)解釋成果較為吻合，比如圖27中多處紅色箭頭所指的巖體邊界均能看到較明顯反射能量.特別要指出的是，被動(dòng)源剖面在該礦區(qū)有效彌補(bǔ)了主動(dòng)源地震由于地形限制無法采集而導(dǎo)致的淺部數(shù)據(jù)缺口部分（圖27藍(lán)框部分），其中箭頭4所示的位置清楚揭示了巖體在淺部的走向和邊界.該研究證明了被動(dòng)源反射地震勘探方法在金屬礦地區(qū)有較大的應(yīng)用潛力，因?yàn)樽罱K成像不僅與基于鉆孔的地質(zhì)解釋吻合度較高，甚至還提供了主動(dòng)源地震成像缺失的一些關(guān)鍵信息.

圖27 芬蘭Kylylahti結(jié)晶巖礦集區(qū)主、被動(dòng)源疊后偏移剖面（修改自Chamarczuk et al., 2022）.（a） 主動(dòng)源剖面；（b）主動(dòng)源剖面疊合地質(zhì)解釋；（c）被動(dòng)源剖面疊合地質(zhì)解釋KAL沉積（藍(lán)色）；OUM巖體（綠色）；S/MS礦化半礦化巖體（紅色）Fig.27 Comparison of post-stack migrated sections obtained from active and passive surveys in Kylylahti polymetallic mine, Finland (modified from Chamarczuk et al., 2022).(a) Active survey; (b) Active survey with the geological model background;(c) Passive survey with the geological model background.Geology in the background is color-coded as follows: Kaleva Sedimentary Belt (KAL): blue; semi-massive to massive sulfide (S/MS) mineralization: red; Outokumpu ultra-mafics (OUM):green

4.3 煤礦地區(qū)應(yīng)用實(shí)例

除了金屬礦勘探方面的應(yīng)用之外，最近Ning等（2021）還將被動(dòng)源反射成像技術(shù)應(yīng)用在某煤礦地區(qū)的地下結(jié)構(gòu)成像.該研究在600 m× 800 m 的區(qū)域使用了202個(gè)檢波器，間距為50～100 m，連續(xù)觀測(cè)記錄27天，期間煤礦開采活動(dòng)正常進(jìn)行.值得說明的是，該研究只選取其中一天的數(shù)據(jù)以兩種不同方式開展試驗(yàn)，一種是首先應(yīng)用波形偏移處理和tomoDD 地震定位方法 （Miao et al., 2021; Zhang and Thurber, 2003）從連續(xù)波形記錄中檢測(cè)到 576個(gè)高信噪比的地震事件，然后只利用包含這些高信噪比地震事件的記錄進(jìn)行虛擬炮集重構(gòu)；另一種則是將連續(xù)地震記錄以30 min時(shí)窗分段再互相關(guān)進(jìn)行虛擬炮集重構(gòu).該研究采用Chamarczuk等（2021）的方法對(duì)兩種方法重構(gòu)的虛擬炮集進(jìn)行相似度定量分析，其中相似度定義的范圍在 -1～1之間變化，值越大說明兩者越相似.實(shí)際計(jì)算所得的兩組虛擬炮集的相似度高于0.7，說明兩組炮集總體非常相近，也從側(cè)面反映該研究提取的體波信號(hào)可信度較高.

基于提取體波信號(hào)重構(gòu)虛擬炮集，并進(jìn)行后續(xù)處理最終獲得研究區(qū)的柯?；舴驎r(shí)間偏移剖面（圖28）.兩條不同檢波線的時(shí)間偏移成果均有兩個(gè)明顯的反射層（黑色虛線表示），對(duì)應(yīng)著區(qū)域的煤層構(gòu)造.其中較淺的煤層（箭頭“1”表示）連續(xù)性較差，較深的煤層（箭頭“2”表示）連續(xù)性相對(duì)較好，反映了該區(qū)較淺的煤層開采程度較高的現(xiàn)狀.另外工區(qū)自西向東，煤層呈現(xiàn)出東傾的趨勢(shì)，奧陶系地層處于第2個(gè)煤層之下，與該區(qū)已有的地質(zhì)認(rèn)識(shí)和工作面采掘資料吻合良好.該項(xiàng)研究表明正在開采中的煤礦能產(chǎn)生豐富的地下噪聲源，這非常有助于體波信號(hào)的提取，被動(dòng)源地震反射成像方法可以用來輔助調(diào)查區(qū)域內(nèi)的煤層構(gòu)造賦存形態(tài)和采空區(qū)范圍.實(shí)際工作中還可進(jìn)一步將被動(dòng)源反射地震剖面與面波成像的速度反演結(jié)果等進(jìn)行聯(lián)合解釋以提高研究精度.

圖28 不同檢波線的偏移剖面（修改自Ning et al., 2021）.黑色虛線表明煤層成像位置Fig.28 Migration sections of receiver lines (modified from Ning et al., 2021).The black dashed lines show the coal seams imaged using ambient-noise data

5 結(jié)論與展望

本文主要介紹了被動(dòng)源反射波勘探成像的一些關(guān)鍵技術(shù)，包括地震干涉法重構(gòu)虛擬炮集、基于多種差異特征分離面波和體波以及被動(dòng)源原始數(shù)據(jù)預(yù)處理、虛擬炮集多次波壓制和直接偏移成像等方法.如何在面波能量所主導(dǎo)的大量噪聲連續(xù)記錄中高效率地甄別和提取弱體波信號(hào)，是被動(dòng)源反射地震成像的核心問題.通常需要在干涉和疊加之前對(duì)原始數(shù)據(jù)不同時(shí)窗內(nèi)的能量加以判斷和選擇，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算量都十分巨大.為了提高效率和精度，人們已開發(fā)各種自動(dòng)化流程加以處理，同時(shí)大數(shù)據(jù)處理中的圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)已經(jīng)被用于并將進(jìn)一步在被動(dòng)源反射地震勘探成像中發(fā)揮更重要作用（Chamarczuk et al., 2019）.

隨著勘探技術(shù)的不斷發(fā)展，一些新方法也被應(yīng)用于被動(dòng)源反射波成像.比如將地震超越干涉法的Marchenko成像應(yīng)用到被動(dòng)源數(shù)據(jù)，該方法能夠直接面向目標(biāo)成像，避免檢索炮集中自由表面多次波和內(nèi)部多次波的影響（Jin, 2020）.同時(shí)，以全波形反演為代表的高分辨率反演技術(shù)也被引進(jìn)到被動(dòng)源成像之中，如利用隨機(jī)干涉重構(gòu)（尚旭佳等，2021）和多尺度震源編碼反演（蔡中正，2021）等技術(shù)獲得較為準(zhǔn)確的地下介質(zhì)速度模型，再用該模型對(duì)被動(dòng)源數(shù)據(jù)利用逆時(shí)偏移方法進(jìn)行直接成像.而Shiraishi和Watanabe（2022）最近將被動(dòng)源聲波逆時(shí)偏移推廣到彈性波逆時(shí)偏移，并獲得了P波和S波的被動(dòng)源成像.此外，主、被動(dòng)源數(shù)據(jù)的聯(lián)合反演和成像技術(shù)也在不斷發(fā)展，比如可以利用被動(dòng)源數(shù)據(jù)豐富的低頻信號(hào)來降低高速屏蔽層對(duì)地震信號(hào)的散射和屏蔽作用，通過主、被動(dòng)源據(jù)的聯(lián)合應(yīng)用，使其在照明和頻帶上優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，能顯著提高成像和反演質(zhì)量（張盼等，2019）.

除了成像方面研究之外，被動(dòng)源數(shù)據(jù)的采集也值得關(guān)注.噪聲源的分布是影響干涉重構(gòu)效果的關(guān)鍵因素，如有可能盡量選擇那些地下噪聲源豐富的區(qū)域開展被動(dòng)源反射成像研究，比如正在開采的金屬礦區(qū)和煤田等.同時(shí)被動(dòng)源勘探進(jìn)行數(shù)據(jù)采集部署時(shí)應(yīng)特別注意人工噪聲源的分布角度，條件允許時(shí)應(yīng)盡量部署十字排列或者三維觀測(cè)系統(tǒng).相比單純的二維采集，多出的另一個(gè)方位信息有助于更好區(qū)分記錄到的能量主要來自地表還是地下（Chamarczuk et al., 2019）.而在特定目標(biāo)區(qū)進(jìn)行主、被動(dòng)源的混合采集也頗有前景，比如對(duì)構(gòu)造穩(wěn)定、缺少足夠多地下噪聲源的地區(qū)進(jìn)行被動(dòng)源勘探時(shí)，補(bǔ)充少量主動(dòng)源數(shù)據(jù)就可以有效控制和改善被動(dòng)源的成像效果.同時(shí)在稀疏炮點(diǎn)的主動(dòng)源勘探中，有效利用被動(dòng)源的信息也能夠在成像中增加更多的細(xì)節(jié)信息，提高成像質(zhì)量（張盼等，2015）.

被動(dòng)源反射地震勘探，最近在地下礦產(chǎn)勘查等結(jié)構(gòu)成像領(lǐng)域已初步取得實(shí)效，而在碳封存等需要?jiǎng)討B(tài)監(jiān)測(cè)儲(chǔ)層性質(zhì)變化的勘探領(lǐng)域仍在不斷探索之中.盡管目前被動(dòng)源反射成像與主動(dòng)源成像的效果尚存在明顯差距，但是作為一種低成本的綠色環(huán)保方法，且被動(dòng)源勘探的部署和應(yīng)用方式非常靈活，既可作為主動(dòng)源地震的補(bǔ)充，又能結(jié)合已有的被動(dòng)源面波速度成果進(jìn)行聯(lián)合分析，因此該技術(shù)的發(fā)展一直持續(xù)受到人們關(guān)注.特別是近年來由于節(jié)點(diǎn)檢波器、分布式光纖等技術(shù)的日益普及，連續(xù)接收被動(dòng)源地震記錄成本已大幅度降低，以及高性能計(jì)算的大規(guī)模興起，使得海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算成本快速下降，被動(dòng)源勘探在成本方面的優(yōu)勢(shì)得以進(jìn)一步凸顯，也在一定程度上刺激著相關(guān)處理新技術(shù)和成像新方法的不斷發(fā)展，人們應(yīng)該可以期待被動(dòng)源反射地震勘探在未來會(huì)有更多更好的實(shí)際應(yīng)用.

致謝

感謝三位評(píng)審專家提出的修改完善建議，感謝編輯部的大力支持.